La gestion de la chaîne d’approvisionnement est un processus crucial pour toutes les entreprises. L’objectif est de s’assurer que les biens et matériaux essentiels sont livrés au bon endroit et au bon moment. Cependant, la gestion d’une chaîne d’approvisionnement peut s’avérer difficile, d’autant plus que les données deviennent de plus en plus complexes. Chaque jour, les entreprises génèrent des quantités massives de données.
Avez-vous parfois l’impression d’être submergé de données ?
Il peut être difficile de savoir par où commencer, de trouver comment traiter ces données ou encore de leur donner du sens pour optimiser les processus dans votre entreprise.
Face à la concurrence, les entreprises doivent trouver des moyens nouveaux et innovants. Grâce à la puissance du Big Data, elles peuvent désormais fluidifier et prendre de meilleures décisions concernant les opérations logistiques. Ces données permettent de détecter des perturbations susceptibles ou des axes d’amélioration.
Les enjeux de la Data dans la chaîne d’approvisionnement
La Supply Chain est l’épine dorsale de toute entreprise. Son organisation et son optimisation sont des facteurs décisifs dans la réduction des coûts transport et dans l’évolution de la satisfaction client. Il est donc nécessaire de passer le cap de la digitalisation de la Supply Chain pour avancer.
Les données constituent l’un des plus grands défis du Supply Chain Management car elles impliquent une très grande quantité d’éléments, de fournisseurs de matières premières, du processus de fabrication en passant par les commandes des clients.
Le Big Data
Le Big Data s’impose petit à petit dans le monde des affaires et la chaîne d’approvisionnement ne fait pas exception. Son utilisation devient de plus en plus courante et s’affirme comme un véritable atout dans la stratégie logistique et celle de l’entreprise dans sa globalité.
Les avantages de l’utilisation du Big Data sont nombreux: la possibilité de s’approvisionner en matériaux de manière plus efficace, améliorer la communication entre les fournisseurs et les clients,optimiser la prise de décision et prévoir les tendances.
En exploitant les gros volumes de données provenant de sources multiples, il est possible d’obtenir une vision globale et fluide de la chaîne d’approvisionnement. Cela peut aider à identifier les goulets d’étranglement et les perturbations potentielles, et à planifier en conséquence. L’intelligence artificielle est également de plus en plus utilisée dans la Supply Chain. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatiques liés à des objets connectés, il est possible par exemple d’automatiser de nombreuses tâches au sein de la Supply Chain. Cela permet de libérer du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée, et peut contribuer à améliorer l’efficacité et la précision de ces dernières.
Modélisation & algorithmes
Au cours de la dernière décennie, l’accent a été mis sur l’utilisation de la Data Science pour améliorer la prise de décision dans la Supply Chain. Cela a conduit au développement de nouvelles techniques de modélisation et d’algorithmes, notamment dans le domaine du Machine Learning. Dans le cadre de la Supply Chain, les algorithmes sont amenés à améliorer les différentes opérations logistiques et aider à prédire la demande. La collaboration entre machine et humains devient alors de plus en plus forte.
Les modèles de Machine Learning peuvent être divisés en trois grandes catégories : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.
- Les algorithmes d’apprentissage supervisés sont utilisés lorsqu’on dispose d’un ensemble connu de données d’apprentissage, déterminées par l’humain. Ces données sont utilisées pour entraîner le modèle afin qu’il puisse apprendre à faire des prédictions sur de nouvelles données. Ce type d’algorithme est souvent utilisé dans le domaine de l’approvisionnement. Par exemple, un algorithme d’apprentissage automatique peut être utilisé pour réacheminer automatiquement une expédition en cas de retard.
- Les algorithmes d’apprentissage non supervisés sont utilisés lorsque les données d’apprentissage ne sont pas définies par l’homme. Les algorithmes doivent apprendre des données elles-mêmes pour trouver des modèles et des regroupements en fonction de comportements similaires par exemple. Ils servent aussi à détecter des anomalies dans les processus et les améliorations.
- Les algorithmes d’apprentissage par renforcement sont utilisés lorsqu’il existe une boucle de rétroaction entre le modèle et l’environnement. L’algorithme apprend à partir du retour d’informations qu’il reçoit par l’homme pour améliorer ses prévisions. Ce type d’algorithme est souvent utilisé en logistique pour optimiser les itinéraires ou pour la robotique.
Chacun de ces modèles a ses propres forces et faiblesses, et la meilleure approche pour un problème particulier dépendra du type de données disponibles.
Nouvelles technologies
Ces dernières années, les technologies utilisées pour gérer la Supply Chain ont connu des avancées majeures. Les objets connectés, l’intelligence artificielle, les robots et les jumeaux numériques sont tous de plus en plus utilisés. Ces technologies offrent un certain nombre d’avantages par rapport aux méthodes traditionnelles. Par exemple, elles peuvent contribuer à réduire les coûts, à améliorer l’efficacité et à accroître la transparence pour une réussite optimale. Elles ont également le potentiel de rendre la Supply Chain plus résiliente face aux perturbations.
- Les objets connectés, appareils jumelés à Internet, peuvent communiquer entre eux. De ce fait, ils pourront être utilisés pour suivre les niveaux de stock, les expéditions et même les commandes des clients en temps réel.
- En analysant les données, l’Intelligence Artificielle peut aider à identifier des modèles et des tendances qui peuvent être utilisés pour améliorer les opérations. Par exemple, l’IA peut aider à prédire quand un produit sera en rupture de stock et devra être réapprovisionné. En outre, elle peut automatiser certains processus, parfois en autonomie ou couplée à des robots.
- Les robots sont une autre technologie utilisée dans la Supply Chain; les tâches répétitives leurs sont réservées. Ils sont très efficaces, peuvent travailler 24 heures sur 24 sans se fatiguer ni présenter de risques de blessures, et permettent d’enregistrer également des données massives et intelligentes
- Les jumeaux numériques sont des représentations virtuelles d’objets physiques dans la Supply Chain. Ils peuvent être utilisés pour suivre l’emplacement des objets, cartographier les processus ou encore simuler différents scénarios afin que les entreprises puissent se préparer aux perturbations.
Ces nouvelles technologies souvent “data driven” modifient le mode de fonctionnement des entreprises et rendent la chaîne d’approvisionnement plus efficace que jamais.
Expérience client
En exploitant la puissance de l’analyse des données, les entreprises peuvent acquérir une connaissance approfondie de leurs clients, leurs opérations et leur marché dans son ensemble.
A l’ère du Big Data, elles peuvent identifier des modèles et des tendances qui les aideront à améliorer leurs opérations, leur service et à mieux satisfaire les besoins des clients. De plus, en suivant les niveaux de satisfaction des clients tout au long de la chaîne d’approvisionnement, les entreprises peuvent s’assurer qu’elles répondent constamment aux attentes de ces derniers ou les dépassent.
Par exemple, si une entreprise sait que ses clients ont tendance à acheter certains produits à certaines périodes de l’année, elle peut stocker en conséquence et éviter les ruptures de stock. De même, si une entreprise constate que ses clients préfèrent les produits présentant des caractéristiques ciblées, elle peut s’assurer que ces produits sont prioritaires dans le processus de fabrication.
Avec la montée constante du e-commerce et une concurrence accrue, la satisfaction des clients est essentielle pour réussir, le Big Data joue un rôle déterminant pour atteindre cet objectif.
Pour résumer
Le Big Data a révolutionné le secteur de la gestion de la Supply Chain en améliorant la visibilité et la transparence des entreprises tout en réduisant les coûts. On parle de sociétés de plus en plus tournées vers une stratégie data-driven. Par le passé, les entreprises s’appuyaient sur des processus manuels et de petits ensembles de données pour prendre des décisions qui se traduisaient souvent par des clients insatisfaits et des pertes de revenus.
Le Big Data offre une vision plus complète du comportement et des préférences des clients, ainsi qu’un aperçu en temps réel des performances des fournisseurs, des niveaux de stock et des tendances. Par conséquent, le Big Data ne profite pas seulement aux résultats financiers des entreprises, mais conduit également à une plus grande satisfaction des clients.
Bien que la Data paraisse attrayante, il faut savoir la manager. Il est alors possible de faire appel à des solutions SaaS Métier (comme Fretly, le premier Data Management System Transport) qui pourront vous accompagner dans votre processus de maturité de l’utilisation de la Data.
Toutefois, il faudra accompagner à terme ces projets par des spécialistes de la Data tels que des data analysts ou data scientists au sein même de votre entreprise.
